内容概要：本文介绍了全国水文站河川径流大数据集（1980-2023），涵盖日、月、年三种尺度的径流数据及其收费标准。数据集不仅有助于研究气候变化、水资源管理和生态环境保护，还提供了Matlab和Python绘图代码支持，帮助用户更好地理解和分析数据。此外，文中提到已成功帮助100多位用户解决问题，强调了数据的可靠性和服务的专业性。
适合人群：从事水文学、气象学、环境科学等领域研究的科研人员、高校师生及相关从业人员。
使用场景及目标：①用于科学研究，如气候变化、水资源管理、生态环境保护等领域的数据分析；②用于教学展示，帮助学生理解水文数据的实际应用场景；③用于商业决策，为企业提供可靠的水文数据支持。
其他说明：文中详细列出了不同尺度径流数据的具体收费标准，并提到了额外的服务项目，如站点信息查找和绘图代码支持。同时，文中呼吁更多人参与合作，共同推动水资源管理和环境保护的发展。
2025-10-11 17:35:20
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基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别，训练更大数据集，这个模型使用的是spectrogram
源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch/tree/develop
2022-11-17 19:27:16
27.99MB
基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别，训练更大数据集，这个模型使用的是spectrogram
源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle/tree/develop
2022-11-17 19:27:12
27.92MB
本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV3。本文实现的算法有一下几个特点：
1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。
2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。
3、数据增强选用albumentations。
4、使用classification_report评估模型。
详见文章链接：
https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122797153?spm=1001.2014.3001.5502
2022-02-06 16:06:09
937.12MB
本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV2。本文实现的算法有一下几个特点：
1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。
2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。
3、数据增强选用albumentations。
文章链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/122768747
2022-02-02 17:05:56
937.01MB
本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用MobileNetV1。本文实现的算法有一下几个特点：
1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。
2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。
3、数据增强选用albumentations。
2022-01-27 09:12:29
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本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.X版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用InceptionV3。本文实现的算法有一下几个特点：
1、自定义了图片加载方式，更加灵活高效，不用将图片一次性加载到内存中，节省内存,适合大规模数据集。
2、加载模型的预训练权重，训练时间更短。
3、数据增强选用albumentations。
详见文章：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/122642906
2022-01-23 10:05:51
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